硬件模块详解 - 阿兹海默早期筛查项目

脑电采集设备 (EEG)

技术原理与选型

脑电图 (EEG) 通过放置在头皮上的电极记录大脑皮层神经元的自发性、节律性电活动。对于阿兹海默症早期筛查，我们关注的是特定频段（如 Alpha, Theta）的功率变化、不同脑区之间的同步性等可能反映认知功能变化的指标。考虑到项目需在社区大规模推广，便携性是首要考量。因此，我们优先选择无线、轻量化的头戴设备。在电极类型上，干电极虽然可能牺牲部分信号质量，但其无需导电膏、佩戴方便快捷的特点，极大地降低了在社区环境中的使用门槛，优于需要专业操作的湿电极。通道数方面，我们寻求在覆盖关键脑区（如前额叶、顶叶、颞叶）和设备简易性之间取得平衡，初步计划采用 8-16 通道的配置。

设备介绍

为了快速部署和保证设备稳定性，我们优先考虑采用市场上成熟的、经过验证的便携式非侵入式脑电设备。目前正在评估的选项包括但不限于：

BrainCo (强脑科技): 其 Focus 系列等产品在教育和健康领域有应用，提供多通道干电极方案，值得重点考察。
InteraXon Muse S / Muse 2: 消费级设备，易用性好，提供基础脑波数据和生物反馈，适合快速原型验证或特定简单场景。
Emotiv EPOC X / Insight: 提供更多通道数（例如 14 通道）和更高的研究级数据质量，但可能对操作要求稍高。
NeuroSky MindWave Mobile 2: 单通道干电极设备，成本较低，易于佩戴，可用于特定简单指标（如专注度）的采集。
其他专业级便携 EEG: 如 g.tec Unicorn, ANT Neuro eego sports 等，提供更高密度通道和性能，但成本和操作复杂度也相应增加。

选择最终设备将综合考虑性能指标（通道数、采样率、信号质量）、易用性（佩戴、操作）、成本、数据接口开放性以及供应商的技术支持能力。同时，与硬件伙伴合作进行定制化开发仍然是一个备选项，特别是在需要特定外形、集成度或成本控制的场景下。

数据与挑战

EEG 数据将通过 BLE 或 Wi-Fi 实时或批量传输至数据采集平台，存储为国际标准的 EDF (European Data Format) 或 BDF (Biosignal Data Format) 格式。主要挑战在于社区环境下的信号质量控制。肌肉活动（如咀嚼、眨眼）、眼动、头部运动等都可能产生强烈的伪影，干扰对大脑活动的分析。因此，除了硬件本身的优化（如参考电极设计、滤波），强大的信号预处理算法（如独立成分分析 ICA 去除伪影）是软件平台必须具备的关键能力。此外，确保不同用户佩戴的一致性和舒适性也是需要持续优化的方面。

血液生物标志物检测

目标标志物与意义

血液生物标志物为 AD 的早期病理变化提供了直接证据。本项目重点关注血浆 Aβ42/40 比值和磷酸化 Tau蛋白 (p-Tau) 水平，特别是 p-Tau181 或 p-Tau217。Aβ 肽的异常沉积和 Tau 蛋白的过度磷酸化是 AD 的核心病理特征，这些变化在症状出现前多年就可能在血液中检测到。通过定量检测这些标志物，可以有效评估个体的 AD 病理风险，是实现早期筛查的关键一环。

检测技术与设备

为适应社区筛查的需求，我们采用基于微流控芯片或高灵敏度免疫传感器的即时检测 (Point-of-Care, POC) 技术。这类技术的优势在于：1) 样本量需求低，通常仅需指尖采血几滴即可；2) 检测速度快，可在 15-30 分钟内获得结果；3) 操作简便，非专业人员经过简单培训即可操作；4) 无需大型实验室设备。我们正与技术提供商合作，评估或定制开发一款便携式血液分析仪，要求其具备高检测灵敏度和特异性，结果稳定可靠，且具备较低的单次检测成本。

数据整合

检测设备需具备数字化接口（如 USB、蓝牙或 Wi-Fi），能够将定量的检测结果（如 Aβ42/40 比值、p-Tau 浓度）自动、安全地传输到项目的数据采集平台。平台将记录检测时间、结果值、设备ID等信息，确保数据的可追溯性和完整性，为后续的多模态数据融合分析奠定基础。

VR 认知评估

VR评估优势

传统的认知评估量表可能受文化、教育水平影响，且形式较为枯燥。虚拟现实 (VR) 技术通过构建沉浸式、交互式的虚拟环境，能够模拟真实生活场景，提供更生态化效度的认知功能评估。其优势包括：1) 高度标准化：确保所有参与者在相同条件下完成任务；2) 多维度数据采集：不仅记录任务表现（准确率、时间），还能捕捉过程性数据（如路径选择、反应时、眼动轨迹、头部运动）；3) 趣味性与参与度：游戏化的任务设计能提高用户的参与意愿，尤其适合重复性评估。

硬件选型与任务

我们选用主流的一体式 VR 头显，如 Meta Quest 3 或 Pico 4。这类设备性能足够支持复杂的虚拟环境渲染，具备优秀的 6DoF 追踪能力，无需外部基站，方便在社区部署，且成本相对可控。核心评估任务将围绕 AD 早期易受损的认知域设计，例如：

虚拟超市购物任务: 评估情景记忆、计划与执行功能。
空间导航任务 (虚拟迷宫/街道): 评估海马体相关的空间记忆能力。
注意力与执行功能测试: 如虚拟环境下的多任务处理或 Strop 任务变体。

任务难度将根据用户表现自适应调整。

关键技术集成

部分选型设备（或通过附加模块）集成的眼动追踪技术是关键。通过分析注视点、扫视路径、瞳孔直径变化等眼动参数，可以推断用户的注意力分配、认知负荷和信息加工策略。结合用户的行为数据（如移动轨迹、操作延迟、错误类型），我们可以构建更精细的用户认知画像。所有行为和眼动数据将被精确记录时间戳，并传输至数据平台进行后续分析。

硬件整合与挑战

本项目的核心优势在于多模态数据融合。EEG 提供大脑功能活动的实时信息，血液检测反映潜在的 AD 病理生理状态，VR 评估则揭示认知行为层面的表现。将这三者结合，有望显著提高早期筛查的准确性和可靠性。实现这一目标的关键在于硬件的有效整合：

数据同步: 必须确保来自不同设备的数据带有精确的时间戳，以便在分析时对齐事件。考虑使用网络时间协议 (NTP) 或在本地采集站设置主时钟进行同步。
工作流设计: 需设计一套流畅的用户筛查流程，合理安排各项检测的顺序，优化用户体验，减少等待时间。
功耗管理: 所有便携设备都需要满足社区单次筛查活动（可能持续数小时）的续航要求，需要优化硬件功耗并配备可靠的充电方案。
易用性与稳定性: 社区操作人员并非专业技术人员，整套硬件系统的设置、连接和操作必须尽可能简化、直观、稳定可靠，并提供清晰的故障排查指引。